[모던 CMake] 대규모 프로젝트에서의 베스트 프랙티스

모던 CMake를 활용하여 효율적인 C++ 프로젝트 빌드 시스템을 구축하는 방법을 계속해서 알아보겠습니다. 이번 글에서는 대규모 프로젝트에서 CMake를 효과적으로 사용하기 위한 베스트 프랙티스에 대해 다루겠습니다. 프로젝트 규모가 커질수록 빌드 시스템의 복잡도도 증가하기 때문에, 유지보수성과 확장성을 고려한 빌드 설정이 중요합니다.디렉토리 구조의 중요성대규모 프로젝트에서는 명확하고 일관된 디렉토리 구조를 유지하는 것이 중요합니다. 이를 통해 코드의 가독성을 높이고, 협업 시 혼란을 최소화할 수 있습니다.표준 디렉토리 구조 예시my_large_project/├── CMakeLists.txt├── src/│ ├── CMakeLists.txt│ ├── module1/│ │ ├── CMakeLi..

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• · 2024. 12. 7.
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[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #3: Host & Device 메모리 관리와 벡터 덧셈 맛보기

이제 우리는 Host(CPU)와 Device(GPU) 코드 구조를 이해하고, 간단한 커널 호출 예제를 통해 GPU 코드가 어떻게 동작하는지 살펴봤습니다. 이번 글에서는 실제로 데이터를 GPU로 보내고, 연산한 뒤 다시 결과를 가져오는 과정을 좀 더 구체적으로 다뤄볼 예정입니다. 즉, Host Device 메모리 전송(cudaMemcpy) 및 메모리 할당(cudaMalloc) 방법을 배우고, 이를 활용한 간단한 벡터 덧셈 예제를 통해 GPU 병렬 연산의 기본을 체험해보겠습니다.Host와 Device 메모리 관리의 기본앞서 말했듯 Host와 Device는 별개의 메모리 공간을 사용합니다. 이는 마치 서로 다른 섬에 사는 두 존재가 다리를 통해 상자를 옮기는 상황과 비슷합니다. 여기서 상자는 데이터, 다리는..

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• · 2024. 12. 7.
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[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #2: Host와 Device 코드 구조 이해하기

앞선 첫 글에서는 개발 환경을 설정하고, GPU 상에서 “Hello, GPU!” 문자열을 출력하는 예제를 통해 CUDA 코드가 동작하는 것을 확인했습니다. 이제 두 번째 단계로, Host 코드와 Device 코드의 역할을 파악해보겠습니다. 이 개념을 확실하게 알아야 앞으로 진행될 벡터 덧셈이나 메모리 전송, 블록/스레드 개념을 자연스럽게 이해할 수 있습니다.Host 코드와 Device 코드란?Host 코드(호스트 코드): CPU에서 실행되는 코드우리가 평소에 작성하는 일반적인 C++ 코드와 크게 다르지 않습니다.메모리 할당, 입출력, CUDA 커널 호출 등의 작업을 담당합니다.Device 코드(디바이스 코드): GPU에서 실행되는 코드병렬 계산을 수행하는 부분입니다.“커널 함수(Kernel Functio..

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• · 2024. 12. 7.
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[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #1: 개발 환경 세팅과 “Hello, GPU!” 예제

이 시리즈는 총 10개의 글로 진행됩니다. 이번 첫 글에서는 Ubuntu 기반의 개발 환경을 준비하고, 가장 단순한 CUDA 예제를 통해 “Hello, GPU!”를 출력해보겠습니다. Windows 환경 설정에 대한 언급도 곁들이니, OS에 관계없이 따라 할 수 있을 거예요. 앞으로 진행될 10개의 단계 중 첫 번째 스텝으로, "내 GPU에 손을 흔들어보기"라고 생각해주세요!이 시리즈를 시작하며GPU 프로그래밍은 처음 접하면 조금 낯설게 느껴질 수 있습니다. 하지만 CPU 프로그래밍을 시작할 때 “Hello, World!”를 먼저 찍어봤듯이, CUDA에서도 비슷하게 기초부터 천천히 쌓아나갈 수 있습니다. 앞으로 이 시리즈를 통해 다음 단계들을 차근차근 진행할 예정입니다:개발 환경 설정 (Ubuntu & W..

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• · 2024. 12. 7.
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러스트 언어 입문 시리즈 - 2편: Cargo를 활용한 프로젝트 시작하기

이전 글에서 러스트가 어떤 언어이며 C++와 어떤 점에서 다른지 간략히 살펴봤습니다. 이번 글에서는 러스트 개발을 보다 편리하게 만들어주는 표준 빌드 툴이자 패키지 매니저인 Cargo에 대해 알아봅니다. Cargo를 익히면 프로젝트 생성, 빌드, 실행, 라이브러리 의존성 관리 등이 훨씬 수월해집니다. 또한 기본적인 변수 선언, 함수 정의, 제어문 등을 살짝 맛보며 러스트 코드를 실제로 작성해봅시다.Cargo란 무엇인가?C++를 사용해보신 분이라면 빌드 도구로 CMake나 Meson, Bazel 등을 접했을 텐데요. 때로는 프로젝트 설정 파일이 복잡하거나 라이브러리를 링크하는 과정에서 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 러스트는 이러한 문제를 해결하기 위해 Cargo라는 통합 빌드 & 패키지 관리 툴을 제공합..

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• · 2024. 12. 7.
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러스트 언어 입문 시리즈 - 1편: 시작하기 전에 알아두면 좋은 것들

프로그래밍 언어 러스트(Rust)를 배우려는 분들을 위한 첫 번째 글입니다. 이 시리즈는 전반적으로 러스트를 처음 접하는 사람들을 대상으로, 기초부터 차근차근 설명해나갈 예정입니다. 특히 이미 C++에 익숙한 분들을 위해 C++과의 차이점을 통해 러스트가 어떤 특성을 갖고 있는지 함께 살펴보겠습니다.왜 러스트인가?C++로 이미 다양한 프로젝트를 진행해본 분이라면, 메모리 관리나 복잡한 템플릿 문법, 그리고 때때로 발생하는 미묘한 정의되지 않은 동작(Undefined Behavior)에 익숙하실 겁니다. 러스트는 이러한 부분을 조금 더 안전하고 명시적으로 처리하고자 하는 철학을 가지고 탄생한 언어입니다.메모리 안전성: 러스트는 소유권(Ownership)과 빌림(Borrowing), 라이프타임(Lifetim..

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• · 2024. 12. 7.
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[모던 CMake] 코드 분석 도구와 포매터 통합

모던 CMake를 활용하여 효율적인 C++ 프로젝트 빌드 시스템을 구축하는 방법을 계속해서 알아보겠습니다. 이번 글에서는 코드의 품질을 높이고 일관된 스타일을 유지하기 위해 코드 분석 도구와 코드 포매터를 CMake에 통합하는 방법에 대해 다루겠습니다.코드 분석 도구 소개코드 분석 도구는 코드의 잠재적인 버그, 메모리 누수, 스타일 문제 등을 찾아내어 소프트웨어의 품질을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 대표적인 코드 분석 도구로는 Clang-Tidy, Cppcheck, SonarQube 등이 있습니다.Clang-TidyClang-Tidy는 Clang 컴파일러 인프라를 기반으로 하는 소스 코드 분석 도구로, 코드의 버그 패턴, 스타일 문제 등을 찾아냅니다.다양한 체크 옵션을 제공하며, 사용자 정의 체크를 작..

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• · 2024. 12. 6.
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[C++20 새기능 소개] 개선된 <chrono>

C++20에서는 날짜와 시간 처리를 더욱 간편하고 정확하게 할 수 있도록 라이브러리에 새로운 기능들이 추가되었습니다. 이번 글에서는 캘린더와 시간대 지원을 중심으로, 이전 버전과 비교하여 어떻게 개선되었는지 알아보겠습니다. 라이브러리의 개선 사항이란 무엇인가요?C++20에서는 라이브러리가 대폭 확장되어 캘린더 날짜, 시간대, 서식화 등의 기능을 제공합니다. 이를 통해 날짜와 시간을 더욱 직관적이고 정확하게 처리할 수 있으며, 표준화된 방식으로 시간대를 다룰 수 있게 되었습니다.이전 버전에서는 어떻게 했나요?C++11부터 도입된 라이브러리는 시간 간격을 표현하는 duration과 시간점을 나타내는 time_point 등을 제공했습니다. 그러나 날짜나 시간대를 직접적으로 처리하는 기능은 부족하여, 다음..

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• · 2024. 12. 6.
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Docker Compose: 복잡한 애플리케이션도 간단하게!

안녕하세요, 개발자 여러분!Docker를 활용하다 보면 컨테이너 하나만 사용하는 게 아니라 여러 컨테이너를 조합해서 복잡한 애플리케이션을 운영해야 하는 경우가 많습니다. 이때 등장하는 최고의 도구가 바로 Docker Compose입니다. 오늘은 이 도구가 왜 필요한지, 기존 방식과 비교해 얼마나 개선되었는지, 그리고 어떻게 사용하는지 살펴보겠습니다.Docker Compose란?이전에는 어땠나요?Docker 없이 복잡한 애플리케이션을 실행하려면 각 구성 요소(예: 데이터베이스, 웹 서버, 캐시 서버 등)를 개별적으로 설정하고 실행해야 했습니다. Docker 등장 이후에도 각 컨테이너를 수동으로 관리하는 작업은 여전히 번거로웠습니다.Docker Compose로 어떻게 좋아졌을까요?Docker Compose는..

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• · 2024. 12. 6.
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GitHub과 GitLab의 LFS로 대용량 파일 다루기: 개발자의 비밀 무기!

Git으로 프로젝트를 관리하다 보면 대용량 파일 때문에 당황한 적 있으시죠? 리포지토리가 느려지고, 협업이 힘들어지고, 결국 불필요한 스트레스까지 따라오곤 합니다. 오늘은 이런 문제를 해결해 줄 LFS (Large File Storage)에 대해 깊이 알아보겠습니다.  GitHub과 GitLab에서 LFS를 활용해 대용량 파일을 스마트하게 관리하는 방법을 살펴볼게요!1. LFS란 무엇인가?LFS는 Large File Storage의 약자입니다. 간단히 말해, Git 저장소 안에 대용량 파일을 직접 저장하지 않고, 파일의 위치를 나타내는 포인터만 저장하는 방식입니다. 대용량 파일은 별도의 스토리지에 보관되죠.이런 방식을 통해 Git 저장소의 크기를 효과적으로 줄이고 작업 속도를 개선할 수 있습니다.주요 기..

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• · 2024. 12. 6.
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